ITエンジニアのリモートワークの案件一覧 -17ページ目

【案件概要】
拡大・高度化するサイバー攻撃への対策強化を目的として、
Amazon Security Lake および Amazon OpenSearch Service（SIEM）を中心としたセキュリティログ基盤と、
そこに蓄積されたログを活用する AI Agent を組み合わせたセキュリティ分析基盤の構築・運用を行っているプロジェクトです。
セキュリティログ基盤はすでに稼働しており、OpenAI Agents SDK と Azure OpenAI を用いた AI Agent についても、
基本的な動作は実装済みとなっています。

本案件では、この既存 AI Agent を前提として、
機能拡張・改善を担うエンジニアを募集しています。

【参画初期：ログ基盤実装フェーズ】
参画初期フェーズでは、
AI Agent が参照・分析するセキュリティログ基盤側の実装にも携わっていただきます。
これは単なるキャッチアップではなく、
AI Agent が扱うログについて、

・どのセキュリティサービスから取得されているか
・どのような方式で収集されているか
・どのように加工・正規化されているか
・Amazon OpenSearch Service にどのように格納されているか

といったデータの流れを、設計・実装レベルで理解したうえで
AI Agent の拡張・改善を行うことを目的としています。

主な業務内容（参画初期）
・セキュリティログソースの調査・整理
　・ID管理、EDR、SASE 等
・API連携 / Webhook / S3連携 などを用いたログ収集処理の実装
・Amazon Security Lake へのログ格納
　・OCSF（Open Cybersecurity Schema Framework）形式を含む
・Amazon OpenSearch Service で分析可能な形へのログ整備
・既存のログ基盤エンジニアと連携した設計・実装・検証

※ 本フェーズは 実際の開発・実装を伴う業務となります。

【AI Agent開発フェーズ（主業務）】
ログ基盤の実装を通じてデータの流れを把握した後、
主に以下の AI Agent の拡張・改善業務を担当していただきます。

主な業務内容
・OpenAI Agents SDK を用いた AI Agent の設計・拡張
・Azure OpenAI（GPT系モデル）を利用した推論・応答ロジックの改善
・OpenSearch MCP 等を通じたログ検索・取得・要約処理の設計・実装
・セキュリティログを前提とした、
　判断・説明・アラート補助ロジックの拡張
・AI Agent の挙動検証および改善サイクルの実施
・ログ基盤エンジニアとの連携による機能改善・検討

【備考】
・専用の機械学習モデルを一から学習・チューニングする業務は想定していません
・既存の LLM（Azure OpenAI の GPT-5）および OpenAI Agents SDK を活用した、
　実運用を前提とした AI Agent 開発が中心となります
・セキュリティログ×AI Agentという、
　実データ・実運用を伴う環境での開発経験を積める案件です

【必須スキル】
・Python を用いた開発実務経験
・LLM を用いたアプリケーション、または AI Agent の開発経験
・OpenAI CodexやClaude CodeなどのCoding Agentを用いたコード開発経験
・OpenAI API / Azure OpenAI API の利用経験
・APIや外部サービスと連携するアプリケーションの設計・実装経験
・ログデータ（JSON 等）を扱った開発経験
・AWSを用いたシステム開発または運用経験（S3 / Lambda / OpenSearch などを含む）
・チームでの開発経験、および Git 等のバージョン管理システムの利用経験
・仕様が固まりきっていない状況でも、調査・実装を進められる方

【歓迎スキル】
・OpenAI Agents SDK を用いた Agent 開発経験
・セキュリティログ、SIEM、SOC 領域に関する基礎知識または実務経験
・Amazon Security Lake / Amazon OpenSearch Service の利用経験
・OpenSearch MCP 等を用いた検索・取得処理の実装経験
・プロンプト設計や Agent の振る舞い設計の経験
・データ基盤（ETL、ログパイプライン）に関する実装経験

★フルリモート（テレワーク・在宅勤務可）

【企業概要】
Web3領域にて、スマホアプリを使用したアプリ開発をメインに事業を展開している企業様です。
現在リリースされている非言語SNSはグローバルに展開もされており、ブロックチェーン開発の知見の深い方がCTOに就任されております。

【募集背景】
同社ではバックエンド開発からインフラ構築まで幅広く担えるエンジニアを募集しています。
現在は2つのモバイルアプリを運用しており、そのうち1つに今後Web3関連の新たなコンテンツを実装予定です。
そのため、コア機能を支えるバックエンドエンジニアとして、
・設計〜実装
・API設計
・内部向けツールの開発
など、ユーザー体験の基盤を支える重要な役割を担っていただきます。
インフラやフロントエンドには専属チームがいますが、バックエンドと密接に関わる部分は連携して対応いただく可能性があります。
自ら考え、手を動かしながら、チームと共により良い形を模索し続けられる方を求めています。

【業務内容】
・新規機能の実装（設計、開発、テスト）
・既存コードの保守と改善
・調査、集計に用いられるツール類の開発

【求めている人物像】
・コミュニケーションを主体的に行える方
・タスクの進捗を鑑みて、提案ができる方

【必須スキル】
・Node.jsでのバックエンド開発経験（目安：2年以上）
・RDBMSの設計/開発の実務経験
・GCP、Azure、AWSなどクラウドインフラの構築経験（※GCPだと尚可）
・要件や仕様を正しく理解し、自身で設計を行い、適切な実装に落とし込める力

歓迎スキル：
・SREの経験
・Nest.jsの実務経験
・TDDの経験
・データベースのパフォーマンスチューニング実務経験（特にPostgreSQL）
・Swagger/OpenAPIの実務経験
・ブロックチェーン/ Web3に関する知識・経験

★グローバル展開のブロックチェーンゲームに携わることができます！
★少人数体制でスピーディに開発を進めることができます！
★フレックスに柔軟な働き方ができます！(土日稼働含めてOK）

【案件概要】
・概要 製造業向けの自動試験システムにおける、PLC領域の実装支援業務。 キーエンス製PLCを用い、ラダー言語を中心とした実装を担当いただきます。
短期集中型のプロジェクトですが、C#との連携等、幅広い技術要素が関わります。
※詳しい案件概要は面談内で説明がございます。

【業務内容】
・担当者の指示に基づく、自動試験システムのPLC実装作業 ・キーエンス製PLCのラダー言語によるプログラム作成
・C#を用いたシステムとの連携および調整 ・デバッグ、試験支援

【備考】
・期間：2026/02/01～2026/02/28
・場所：フルリモート

【必須スキル】
・C#を用いた実装経験
・PLCの実装経験
・ラダー言語を用いた開発実務経験
【必須ワード】PLC 、C#

【あると望ましいスキル】
・キーエンス製PLCに関する深い知見
・設備系システムの導入経験
・製造業ドメインの知識

【求める人物像】
・報告、連絡、相談が円滑に行える高いコミュニケーション能力
・指示待ちではなく、自ら考えて能動的に動ける方
・2月末までの短期案件に柔軟に対応いただける方

★弊社からの参画実績のある企業様です！

■企業概要
AI開発に特化した事業を教育・開発において展開されております。
生成AIを使った業務効率化の受託開発や若手エンジニア向け教材の開発、ビジネスパーソン向けのAIニュースを配信サービスなども運営しております

■案件概要
大手SIerの社員向けに、AIエージェントの開発スキルを習得していただくための研修講師、および研修コンテンツの作成をご担当いただきます。 メインツールとして「Dify」を活用し、実務で使えるレベルのエージェント開発をレクチャーするプロジェクトです。

■業務内容
研修アジェンダに基づいた、研修内容（カリキュラム）の詳細設計
解説用スライドおよびハンズオン資料の作成
研修当日の講師登壇（質疑応答含む）

■案件のポイント
最先端のスキルを伝える: 今注目度の高いDifyやRAGに特化した研修です。
デザインサポートあり: スライドの「見栄え」の部分はサポート体制があるため、技術解説や構成案作成に集中いただける環境です。

■稼働条件
期間: 2026年2月〜3月
研修は3月末で日程は現在調整中
稼働量：
研修講師｜3月に2日間/1日4時間の研修
資料作成｜2月〜3月に0.2〜0.5人月程度で資料作成（社内のアサイン状況によって変動）
稼働形態:
リモート可
講師登壇の場合もリモート講師

■必須要件
Difyを用いたAIエージェントの開発経験（実務またはそれに準ずるアウトプット）
RAG（検索拡張生成）に関する深い知識および開発経験
研修アジェンダを理解し、具体的な教育コンテンツ（構成・解説）へと落とし込める能力

■歓迎要件
IT技術研修の講師経験、または登壇経験
顧客向けプレゼン資料、または研修用スライドの作成経験

★最先端の生成AIエージェント開発を“教える側”として経験できる
★AI専門企業で、教育事業の中核としてジョインいただけます
★短期スポット・リモート完結で、本業や他案件と両立しやすい案件

【案件概要】
Salesforce を中心とした開発・設定、ならびに外部システムとの連携検討・推進をご担当いただきます。
要件整理から設計支援、標準機能とカスタマイズの判断、外部システムとの役割分担の検討など、上流～設計レビューまで幅広く関わっていただくポジションです。

【業務内容】
Salesforce 導入／改修における要件整理・業務整理
Salesforce標準機能／カスタマイズの適用可否検討
外部システムとの連携方針・役割分担の設計
クライアントとの要件調整、設計支援
設定内容・設計書のレビュー、ベンダーコントロール支援
各種ドキュメント作成（要件定義書、設計書など）

【必須スキル】
・Salesforce導入／コンサル経験
・要件定義フェーズの実務経験
・業務要件を整理し、Salesforceでの実現可否を判断できるスキル
・顧客折衝・コミュニケーション能力
・日本語での業務コミュニケーションが可能な方（流暢レベル以上）

【尚可スキル】
・Salesforce認定資格保有
・Salesforceと外部システム連携の設計経験
・業務コンサルまたはITコンサル経験
・Apex／Lightning 等の開発知識

★Salesforce環境でのスキルを活かせる案件です。

■事業概要
マッチングサービスを運営している企業様です。

■業務内容
ビジネスマッチングプラットフォームの開発運用全般
1. 社内ステークホルダーからの要件ヒアリング及び仕様策定
2. 仕様に基づいた外部・内部設計
3. 必要に応じたタスク分割および見積
4. テストコードを含む実装
5. コードレビュー
6. 問い合わせまたはエラー管理に伴う不具合の調査・修正

■開発手法
スクラム

■その他
PC：貸与（mac）
働き方：初日1～2日ご出社をお願いする可能性がございます。※交通費は自己負担となります。

【必須スキル】
3年以上のWebアプリケーション設計・開発経験
Gitを用いた複数人での開発経験
コードレビュー経験
自動テストを用いた開発の経験
Ruby on Railsを用いた開発経験
Vue.jsを用いた開発経験
スクラム開発の経験

💻 基本フルリモート勤務！ 地方在住でもOK、ライフスタイルに合わせて柔軟に働けます。
⏰ フレックス制度導入（コアタイム11:00～15:00） プライベートとの両立もばっちり！
📈 東証グロース上場企業の成長フェーズプロダクトに関われる！ 技術力を活かしながらキャリアアップ可能。
🛠 Ruby on Rails × Vue.jsを活用した開発環境！ モダンな技術スタックでスキルを磨けます。
🤝 スクラム開発でチーム連携重視！ コードレビューや自動テストなど品質重視の開発体制。

■ 仕事内容
当社が運営する BtoBマッチングサービス（企業同士、企業と候補者の双方をつなぐプラットフォーム）において、
アプリケーション内検索・マッチング精度向上を目的とした AIエージェント開発を担当いただきます。
現在、AIエージェントの組み込み導入は検討段階で、仕様検討からジョインいただける方を募集しております。

■ 主な業務内容
・企業 × 企業、企業 × 候補者の マッチングアルゴリズム開発
・アプリ内検索機能の改善／最適化
・Python を用いた機械学習モデルの構築・運用
・PyTorch を利用したモデル実装
・LangChain等を活用した AI エージェント機能の開発
・GCP サービスを利用したモデル運用
仕様検討〜技術設計〜実装〜検証まで一貫してご担当いただける方を募集しております。

■体制
3名

■ 必須スキル
Python を用いた開発経験
機械学習モデルの構築経験
PyTorch を利用した実務経験
GCP（特にAI/MLサービス）の使用経験

■ 歓迎スキル
LangChain を用いたエージェント開発経験
BtoBマッチングサービス、検索サービスの開発経験
scikit-learnなどのML関連ツール経験

🌟 急成長するAIマッチング領域の“コア機能”を担える
近年、企業×企業、企業×候補者のマッチング市場では AIを活用した精度改善が競争力の核心 となっています。
国内外のHRTech／Bizマッチングサービスでも、検索最適化・レコメンドモデル・AIエージェントの導入が加速しており、市場全体の技術成熟度が上がっているフェーズです。
その中で本ポジションは、サービスの中核となる 検索・マッチングアルゴリズムの刷新をゼロベースで企画できる希少な機会 です。

🌟LLM×検索×マッチングの最新技術を実務で試せる
現在AI領域では、RAG最適化、LangChainやLLM Ops 化、エージェントワークフロー、Embedding検索（ベクトルDB）などが急速に発展しています。

本ポジションは LangChain や PyTorch、GCP を活用しながら、
「プロダクトの成長に直結するAI機能」を実際に組み込む実務経験 を積むことができます。
研究的ではなく、ビジネスインパクトに直結したAI実装を経験したい方に最適です。